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World File Search System促使
促使...
NASA正在努力通过Artemis计划重返月球，并最终通过Artemis计划，利用创新技术来建立与美国商业和国际合作伙伴合作的可持续探索架构[1]。未来的NASA体系结构具有基本的低温推进系统，以支持月球任务和最终对火星的未来任务。NASA一直投资于过去十年中的CFM活动和被动存储，转移和测量技术，以及主要集中于地面发育，并进行了一些小规模的微重力液实验。最近，NASA创建了一个低温流体管理（CFM）技术图表，以确定需要进一步开发才能达到技术准备水平（TRL）6的关键差距，然后再注入飞行应用程序。以解决技术差距，从战略上计划通过地面和飞行演示，与国际合作伙伴合作，并利用公共私人合作伙伴关系（PPPS）通过协作机会（ACO）申请通过临界点（ACO）求职点来投资于多元化的CFM投资组合方法。一旦证明了这些系统功能，这些系统功能将使Artemis计划及其他地区所需的高性能推进剂系统。
促使采取行动
虽然这听起来与独立的 LLM 或 GenAI 应用程序的功能大致相同，但 AI 代理与 LLM 之间存在一些关键区别，这些区别使得 AI 代理更加强大。（见第 6 页表格）例如，典型的 LLM 驱动聊天机器人通常对多步骤提示的理解能力有限，更不用说根据单个提示规划和执行整个工作流程了。本质上，它们符合传统应用程序的“输入-输出”范式，在收到必须分解为多个较小任务的请求时会感到困惑。它们还难以推理序列，例如需要考虑时间和文本上下文的组合任务。这些限制在使用小型语言模型 (SLM) 时更加明显，因为它们是在较小量的数据上进行训练的，通常会牺牲知识深度和/或输出质量来提高计算成本和速度。
是什么促使人们对气候风险的信念？来自...
*帝国大学商学院。电子邮件：m.faralli20@imperial.ac.uk。 我感谢我的主管Marcin Kacperczyk的宝贵反馈和指导。 我还要感谢Claudia Custodio，Patrick Bolton，Tarun Ramandorai，Ulrike Malmendier，Raghavendra Rau（讨论者），Darwin Choi（讨论者），Thomas Bourveau，Lu Liu（讨论者），Ugo Panizza，Ugo Panizza，Hans degryse，Hans degryse，till kkerig and fluigigi and flui and flui and andantsco，lui and flui and lui and lui and lui and lui and lui and lui and lui andco andco andco andco andco，研讨会参加帝国大学商学院的研讨会，NSEF研讨会，气候金融与投资中心，伯克利·哈斯，欧洲可持续性金融博士博士博士学位2023年，金融和产品市场夏季学校，卢加诺，EEA 2023，UN PRI，UN PRI，NORGES BANK BANK REANDES REASIGHTIGES，SIKSBES BANCHES BANCHES BANCE BANK SEBSBANK SEBSBAND SEBSBAND SEBES BANCHER，RIKSBAND BANCHER，NOVA.英格兰研讨会和Nova Finance博士最终倒计时的评论。 所有错误都是我的。电子邮件：m.faralli20@imperial.ac.uk。我感谢我的主管Marcin Kacperczyk的宝贵反馈和指导。我还要感谢Claudia Custodio，Patrick Bolton，Tarun Ramandorai，Ulrike Malmendier，Raghavendra Rau（讨论者），Darwin Choi（讨论者），Thomas Bourveau，Lu Liu（讨论者），Ugo Panizza，Ugo Panizza，Hans degryse，Hans degryse，till kkerig and fluigigi and flui and flui and andantsco，lui and flui and lui and lui and lui and lui and lui and lui and lui andco andco andco andco andco，研讨会参加帝国大学商学院的研讨会，NSEF研讨会，气候金融与投资中心，伯克利·哈斯，欧洲可持续性金融博士博士博士学位2023年，金融和产品市场夏季学校，卢加诺，EEA 2023，UN PRI，UN PRI，NORGES BANK BANK REANDES REASIGHTIGES，SIKSBES BANCHES BANCHES BANCE BANK SEBSBANK SEBSBAND SEBSBAND SEBES BANCHER，RIKSBAND BANCHER，NOVA.英格兰研讨会和Nova Finance博士最终倒计时的评论。所有错误都是我的。
PEARL：促使大型语言模型规划和......
思路链提示等策略通过将输入示例分解为中间步骤来提高大型语言模型 (LLM) 在复杂推理任务上的性能。然而，如何将这些方法应用于长输入文档的推理仍不清楚，因为获得每个中间步骤的分解和输出都不容易。在这项工作中，我们提出了 P EARL，一个用于改进长文档推理的提示框架，它包括三个阶段：动作挖掘、计划制定和计划执行。更具体地说，给定一个关于长文档的问题，P EARL 将问题分解为一系列动作（例如，SUMMARIZE、FIND_EVENT、FIND_RELATION），然后在文档上执行这些动作以获得答案。P EARL 的每个阶段都是通过零样本或少样本提示 LLM（在我们的工作中为 GPT-4）来实现的，需要最少的人工输入。我们在 QuALITY 数据集的一个具有挑战性的子集上评估了 P EARL，其中包含需要对长篇叙述文本进行复杂推理的问题。P EARL 在这个数据集上的表现优于零样本和思维链提示，消融实验表明 P EARL 的每个阶段对其性能都至关重要。总的来说，P EARL 是利用 LLM 推理长文档的第一步。1
关键驱动因素和促使6G时代
1纽卡斯尔大学，纽卡斯尔的遗传医学研究所，泰恩NE1 3BZ，英国，2个学术医学中心，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰3，心血管医学系，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学1 2JD，英国，英国，4个Institut Genotypage Centry de Genotypage Centrique a e evie evie exom e Evique national de l'e'nnergie， d'Etude du多态性，荷兰（Humain），吉恩·多塞特（Jean Dausset），巴黎75010，法国6，西班牙巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙7，新南威尔士州威斯特米德市的儿童医院，新南威尔士州，澳大利亚，澳大利亚8号，遗传学家，诺丁汉大学，诺斯特·诺斯特·诺斯特·诺斯特，英国莱斯特，泰恩医院的10个纽卡斯尔NHS基金会信托基金会，英国纽卡斯尔，布里斯托尔皇家儿童11号，英国布里斯托尔，英国布里斯托尔，12个里兹教学医院NHS NHS Trust，英国利兹，英国利兹，13个病童，多伦多医院，多伦多，多伦多，加拿大，加拿大14号儿童遗传学中心，贝尔·莱文氏菌，15 000，贝尔·莱文，e uuuuuunium and e e efore ef e efore ef e e efore ef e e efore ef e e efore e e;遗传学，苏黎世大学，苏黎世8006，瑞士1纽卡斯尔大学，纽卡斯尔的遗传医学研究所，泰恩NE1 3BZ，英国，2个学术医学中心，阿姆斯特丹，荷兰，荷兰3，心血管医学系，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学1 2JD，英国，英国，4个Institut Genotypage Centry de Genotypage Centrique a e evie evie exom e Evique national de l'e'nnergie， d'Etude du多态性，荷兰（Humain），吉恩·多塞特（Jean Dausset），巴黎75010，法国6，西班牙巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙7，新南威尔士州威斯特米德市的儿童医院，新南威尔士州，澳大利亚，澳大利亚8号，遗传学家，诺丁汉大学，诺斯特·诺斯特·诺斯特·诺斯特，英国莱斯特，泰恩医院的10个纽卡斯尔NHS基金会信托基金会，英国纽卡斯尔，布里斯托尔皇家儿童11号，英国布里斯托尔，英国布里斯托尔，12个里兹教学医院NHS NHS Trust，英国利兹，英国利兹，13个病童，多伦多医院，多伦多，多伦多，加拿大，加拿大14号儿童遗传学中心，贝尔·莱文氏菌，15 000，贝尔·莱文，e uuuuuunium and e e efore ef e efore ef e e efore ef e e efore ef e e efore e e;遗传学，苏黎世大学，苏黎世8006，瑞士
是什么促使“不使用科技”的硅谷父母报名参加......
科技精英中，在家抛弃数码设备已成为一种流行趋势。两年前，“比尔·盖茨和史蒂夫·乔布斯让他们的孩子远离科技”成为热门新闻标题。科技行业父母的孩子入读非传统低科技学校（如旧金山的 Brightworks 和全国许多华德福学校）就是明证。这些学校以强调创造性游戏和战略性地不使用科技而闻名，因为它们相信孩子们通过好玩的、以学习者为主导的方式可以学得最好。有趣的是，这些以学习者为主导的好玩的方式塑造了创客空间运动所诞生的同一种理念。然而，创客空间 [1] 的一个核心要素是能够获得数字制造和开放电子资源。那么，为什么硅谷的父母要为他们的孩子寻找创客空间呢？
手机辐射影响大脑能量稳态并促使人类摄入食物
摘要：肥胖和手机使用同时在全球蔓延。手机发射的射频调制电磁场 (RF-EMF) 大部分被使用者的头部吸收，影响大脑葡萄糖代谢，并调节神经元兴奋性。反过来，体重调节是大脑的主要功能之一，因为食物摄入行为和食欲感知是下丘脑调节的基础。在此背景下，我们质疑手机辐射和食物摄入量是否相关。在一项单盲、假对照、随机交叉比较中，15 名体重正常的年轻男性 (23.47 ± 0.68 岁) 在禁食条件下暴露于两种不同类型的手机发射的 RF-EMF 和假辐射 25 分钟。通过随意标准自助餐测试评估自发食物摄入量，并通过 31 次磷磁共振波谱测量监测大脑能量稳态。与假暴露相比，暴露于两部手机的受试者总热量摄入量显著增加了 22-27%。对常量营养素摄入的差异分析显示，热量摄入增加主要是由于碳水化合物摄入增加。脑能量含量的测量结果（即三磷酸腺苷和磷酸肌酸与无机磷酸盐的比率）显示，手机辐射会增加。我们的研究结果表明，射频电磁场是导致暴饮暴食的潜在因素，而暴饮暴食是肥胖流行的根源。除此之外，观察到的射频电磁场引起的脑能量稳态改变可能将我们的数据放在更广泛的背景下，因为平衡的脑能量稳态对所有脑功能都至关重要。因此，电磁场的潜在干扰可能会产生一些目前尚不可预见的普遍神经生物学效应。
``这就像橡皮鸭会说话''：通过参与式促使研究理解生成的AI辅助数据分析工作流程
基于生成深度学习的最终用户工具，即“生成AI”（在第2.2节中定义）可以大大提高用户分析和了解数据的能力，尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知，乏味，具有挑战性，容易出错，并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试，重新使用分析工作流程，分析脚本的理解，学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴：强化（将应用于现有的工作流程更复杂的自动化），扩展（将自动化更多的工作流程）和加速度（以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜）。在最终用户数据驱动的感官中，即生成转移的一个重要用户方案，即在某些数据的上下文中进行分析（通常是开放的，定义不明和探索性的）（第2.1节中详细介绍）。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算，电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划，或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述，生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物，以及主观和“客观”迹象；要选择一部电影，人们可能会考虑一个人的偏好和心情，任何同伴的喜好，对预告片的反应，批判性评论和评分，电影持续时间，流派，导演，演员等。它可以建议相关数据集或分析程序，编写数据转换和分析脚本或电子表格公式，帮助调试或重新使用现有脚本，提出主观标准以评估不同的选项，教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具，甚至可以帮助用户脱颖而出，以使用户脱颖而出，以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序，系统设计师面临的关键问题是范围之一：在何处，通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战？我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统，例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的，因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究，参与者的经验可以基于实际的AI功能，而研究人员将其范围为特定领域（在我们的情况下，是数据驱动的感官）。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值（第3节）。我们的研究发现，生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流
鼻子到脑愈合：缺氧基本的间充质干细胞促使缺氧性脑病大鼠恢复
1 Rise-Health，医学科学系，健康科学学院，贝拉大学内政部，AV。Infante D. Henrique，6200-506Covilhã，葡萄牙2 CNC -UC- COIMBRA大学神经科学与细胞生物学中心3 CIBB 3 CIBB- COIMBRA大学Innovative Biomedicine for Innovative Biomedicine in Center of Coimbra University，Coimbra University，Coimbra University of Coimbra 4 Cryastaminal，Cryastaminal，Sathlababababal s.a.，Portugal